【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器视觉系统
，特别是涉及棉花杂质自动分拣实 时检测方法。
技术介绍
棉花在采摘、运输和加工等过程中经常混入一些杂质，这些混入的杂 质不但影响棉花的价格，而且严重影响棉花的后续加工质量。为了确保棉 花的质量，棉纺织企业主要采用人工分拣的方法来剔除杂质。人工分拣不 仅劳动力强，效率低，而且由于受人为主观因素影响较大，分拣效果不易 控制。近年来，因机器视觉系统可以快速地获取和处理大量的信息，被人们 广泛地应用于工况监视、成品检测和质量控制等各个领域。国内外研究人 员也将机器视觉技术应用到棉花杂质检测领域，取得了一定的进展。在工 业实际应用中，棉花杂质的检测速度则是制约该种解决方案能否在工业中 得以应用的首要因素。目前的检测方法中， 一部分是针对面阵相机采集的 图像进行识别。使用面阵相机采集图像，对于棉花本身的运动速度有严格 的限制，否则就会造成严重的运动模糊，从而无法进行杂质识别。而对于 另外一些针对线阵相机采集的图像进行识别的方法，由于算法本身处理速 度的限制，而不得不降低线阵相机的采集速度，也将导致图像分辨率的下 降，不利于杂质的检测。因此，...
【技术保护点】
一种基于ＨＳＩ颜色空间的棉花杂质高速实时检测方法，其特征在于，包括检测步骤如下： 步骤Ｓ１：采集棉花图像信息； 步骤Ｓ２：对采集棉花图像信息进行图像格式转换，获得ＨＳＩ图像； 步骤Ｓ３：对ＨＳＩ图像进行操作判别，如果为学习训练过程，则执行步骤４，如果为杂质检测过程，则执行步骤５； 步骤Ｓ４：对棉花图像信息和背景图像信息进行联合自学习； 步骤Ｓ５：对棉花杂质信息进行识别，输出棉花真正杂质点定位结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，王志衡，胡占义，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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